分布式追踪系统概述及主流开源系统对比
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分布式追踪系统概述及主流开源系统对比
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导 读
分布式追踪系列文章来了！
本周推送为该系列的上篇，主要介绍了分布式追踪系统的原理、“可观察性” 的三大支柱、OpenTracing标准，同时对当前主流的开源分布式追踪系统进行简单对比。
<img src="https://pic2.zhimg.com/v2-db13fdf3abfb35bc11e991d503bb6ba9_b.jpg" data-size="normal" data-rawwidth="808" data-rawheight="530" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="808" data-original="https://pic2.zhimg.com/v2-db13fdf3abfb35bc11e991d503bb6ba9_r.jpg"/>
图片来源: Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure
随着应用容器化和微服务的兴起，借由 Docker 和 Kubernetes 等工具，服务的快速开发和部署成为可能，构建微服务应用变得越来越简单。但是随着大型单体应用拆分为微服务，服务之间的依赖和调用变得极为复杂，这些服务可能是不同团队开发的，可能基于不同的语言，微服务之间可能是利用 RPC、RESTful API，也可能是通过消息队列实现调用或通讯。如何理清服务依赖调用关系、如何在这样的环境下快速 debug、追踪服务处理耗时、查找服务性能瓶颈、合理对服务的容量评估都变成一个棘手的事情。
可观察性(Observability)及其三大支柱
为了应对这些问题，可观察性(Observability) 这个概念被引入软件领域。传统的监控和报警主要关注系统的异常情况和失败因素，可观察性更关注的是从系统自身出发，去展现系统的运行状况，更像是一种对系统的自我审视。一个可观察的系统中更关注应用本身的状态，而不是所处的机器或者网络这样的间接证据。我们希望直接得到应用当前的吞吐和延迟信息，为了达到这个目的，我们就需要合理主动暴露更多应用运行信息。在当前的应用开发环境下，面对复杂系统我们的关注将逐渐由点到点线面体的结合，这能让我们更好的理解系统，不仅知道What，更能回答Why。
可观察性目前主要包含以下三大支柱：
- 日志(
Logging):Logging主要记录一些离散的事件，应用往往通过将定义好格式的日志信息输出到文件，然后用日志收集程序收集起来用于分析和聚合。目前已经有 ELK 这样的成熟方案, 相比之下日志记录的信息最为全面和丰富，占用的存储资源正常情况下也最多，虽然可以用时间将所有日志点事件串联起来，但是却很难展示完整的调用关系路径； - 度量(
Metrics)Metric往往是一些聚合的信息，相比Logging丧失了一些具体信息，但是占用的空间要比完整日志小的多，可以用于监控和报警，在这方面 Prometheus 已经基本上成为了事实上的标准； - 分布式追踪(
Tracing)Tracing介于Logging和Metric之间， 以请求的维度，串联服务间的调用关系并记录调用耗时，即保留了必要的信息，又将分散的日志事件通过 Span 串联， 帮助我们更好的理解系统的行为、辅助调试和排查性能问题，也是本文接下来介绍的重点。
Logging，Metrics 和 Tracing 既各自有其专注的部分，也有相互重叠的部分。
图片来源：Metrics, tracing, and logging
近年来 Metric 和 Tracing 有融合的趋势，现在很多流行的 APM (应用性能管理)系统，如 Datadog 就融合了 Tracing 和Metric 信息。
就在写这篇文章的同时，在 KubeCon 2019CNCF 宣布 OpenTracing 和 Google 发起的的OpenCensus 项目合并。目前新项目仍在建设中，不过已经承诺了对现有 OpenTracing 协议提供兼容。
下面是 CNCF 总结的当前流行的实现可观察性系统的常见软件或服务，Monitoring 栏中以 Prometheus 为代表，本身可以实现 Metric 的收集监控，不过结合图中其他工具可以实现更加强大和完善的监控方案：
图片来源: CNCF Cloud Native Landscape
分布式追踪系统(Tracing)定位及其标准
Tracing的功能定位
- 故障定位——可以看到请求的完整路径，相比离散的日志，更方便定位问题(由于真实线上环境会设置采样率，可以利用debug开关实现对特定请求的全采样)；
- 依赖梳理——基于调用关系生成服务依赖图；
- 性能分析和优化——可以方便的记录统计系统链路上不同处理单元的耗时占用和占比；
- 容量规划与评估；
- 配合
Logging和Metric强化监控和报警。
最早由于Google的论文《Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure》，让Tracing流行起来。而Twitter基于这篇论文开发了Zipkin并开源了这个项目。再之后业界百花齐放，诞生了一大批开源和商业Tracing系统。
OpenTracing 标准
由于近年来各种链路监控产品层出不穷，当前市面上主流的工具既有像Datadog这样的一揽子商业监控方案，也有AWS X-Ray和Google Stackdriver Trace这样的云厂商产品，还有像Zipkin、Jaeger这样的开源产品。
云原生基金会(CNCF) 推出了OpenTracing标准，推进Tracing协议和工具的标准化，统一Trace数据结构和格式。OpenTracing通过提供平台无关、厂商无关的 API，使得开发人员能够方便的添加（或更换）追踪系统的实现。比如从Zipkin替换成Jaeger/Skywalking等后端。
在OpenTracing中，主要定义以下基本概念：
- Trace(调用链): OpenTracing中的Trace（调用链）通过归属于此调用链的Span来隐性的定义。一条Trace（调用链）可以被认为是一个由多个Span组成的有向无环图（DAG图）， Span与Span的关系被命名为References；
- Span(跨度)：可以被翻译为跨度，可以被理解为一次方法调用，一个程序块的调用，或者一次RPC/数据库访问，只要是一个具有完整时间周期的程序访问，都可以被认为是一个span。
单个Trace中，Span间的因果关系：
1 [Span A] ←←←(the root span)
2 |
3 +------+------+
4 | |
5 [Span B] [Span C] ←←←(Span C 是 Span A 的孩子节点, ChildOf)
6 | |
7 [Span D] +---+-------+
8 | |
9 [Span E] [Span F] >>> [Span G] >>> [Span H]
10 ↑
11 ↑
12 ↑
13 (Span G 在 Span F 后被调用, FollowsFrom)
每个Span包含的操作名称、开始和结束时间、附加额外信息的Span Tag、可用于记录Span内特殊事件Span Log、用于传递Span上下文的SpanContext和定义Span之间关系的References。
关于SpanContext
SpanContext 是 OpenTracing 中非常重要的概念，在创建Span、向传输协议Inject（注入）和从传输协议中Extract（提取）调用链信息时，SpanContext发挥着重要作用。
图片来源: Jaeger Architecture
SpanContext数据结构如下：
1SpanContext:
2- trace_id: "abc123"
3- span_id: "xyz789"
4- Baggage Items:
5 - special_id: "vsid1738"
trace_id和span_id区分Trace中的Span；Baggage Items和Span Tag结构相同，唯一的区别是：Span Tag只在当前Span中存在，并不在整个trace中传递，而Baggage Items会随调用链传递。
在跨界(跨服务或者协议）传输过程中实现调用关系的传递和关联，需要能够将 SpanContext 向下游介质注入，并在下游传输介质中提取 SpanContext。
往往可以使用协议本身提供的类似HTTP Headers的机制实现这样的信息传递，像Kafka这样的消息中间件也有提供实现这样功能的Headers机制。
OpenTracing 实现，可以使用 api 中提供的 Tracer.Inject(...) 和 Tracer.Extract(...) 方便的实现 SpanContext的注入和提取。
下面是伪代码示例：
1# 下面是调用方注入的过程
2span_context = ...
3outbound_request = ...
4
5carrier = {}
6tracer.inject(span_context, opentracing.Format.HTTP_HEADERS, carrier)
7
8for key, value in carrier:
9 outbound_request.headers[key] = escape(value)
10
11
12# 下面是被调用方提取的过程
13inbound_request = ...
14
15carrier = inbound_request.headers
16span_context = tracer.extract(opentracing.Format.HTTP_HEADERS, carrier)
17span = tracer.start_span("...", child_of=span_context)目前主流开源方案及对比
目前比较主流的Tracing开源方案有Jaeger、Zipkin、Apache SkyWalking、CAT、Pinpoint、Elastic APM等，这些项目源代码现在都托管在Github上。
我们按照下面的维度进行了对比：
<img src="https://pic4.zhimg.com/v2-5903fd7201d9cd6f59355eaeba36480b_b.jpg" data-size="normal" data-rawwidth="1968" data-rawheight="1494" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="1968" data-original="https://pic4.zhimg.com/v2-5903fd7201d9cd6f59355eaeba36480b_r.jpg"/>
表格整理时间：2019年6月
在现有系统引入时需要考虑以下因素：
- 低性能损耗
- 应用级的透明，尽量减少业务的侵入，目标是尽量少改或者不用修改代码
- 扩展性
基于以上调研，可以总结如下：
- 如果是偏向于
Java栈的应用，对跨语言和定制化需求低，可以优先考虑侵入性低的Apache SkyWalking，该项目是国人主导，有较多的公司在使用； - 考虑多语言支持、定制化和高扩展，优先选用
Jaeger（Jaeger与Zipkin比较类似，且兼容Zipkin原始协议，相比之下Jaeger有一定的后发优势)，Jaeger和Zipkin相对于其它方案，更专注与Tracing本身，监控功能比较弱； - 偏向于纯Web应用，无需定制化且已经有搭建好的ELK日志系统可以考虑低成本的接入
Elastic APM； CAT基于日志全量采集指标数据，对于大规模的采集有一定优势，且集成了完善的监控报警机制，国内使用的公司多，但其不支持OpenTracing；Pinpoint最主要的特点是侵入性低，拥有完整的APM和调用链跟踪功能，但是当前仅支持Java和PHP，也不支持OpenTracing标准。
本文引用与参考如下：
[1]Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure
[2]观察之道：带你走进可观察性
[3]关于可观察性的三大支柱，你应该了解这些
[4]Metrics, tracing, and logging
[5]Datadog APM and Distributed Tracing
[6]Merging OpenTracing and OpenCensus: Goals and Non-Goals
[7]Merging OpenTracing and OpenCensus: A Roadmap to Convergence
[8]OpenTracing语义标准
[9]OpenTracing Semantic Conventions
[10]OpenTracing Inject and extract
[11]Kafka Add Record Headers
[12]OpenTracing Supported tracers
[13]APM和调用链跟踪
[14]Jaeger vs Apache Skywalking
[15]分布式跟踪、开放式跟踪和 Elastic APM